Изучение интеллектуальных агентов, их типов, функций и состава

Искусственный интеллект, обычно сокращенно называемый ИИ, — это увлекательная область информационных технологий, которая находит свое применение во многих аспектах современной жизни. Хотя это может показаться сложным, и да, мы можем лучше познакомиться с ИИ и чувствовать себя комфортно, изучая его компоненты по отдельности. Когда мы узнаем, как части сочетаются друг с другом, мы сможем лучше понять и реализовать их.

Вот почему сегодня мы занимаемся интеллектуальным агентом в области искусственного интеллекта. В этой статье определяются интеллектуальные агенты в области искусственного интеллекта, функции и структура агентов ИИ, а также количество и типы агентов в ИИ.

Давайте определим, что мы подразумеваем под интеллектуальным агентом в ИИ.

Что такое агент в ИИ?

Хорошо, а кто-нибудь, услышав термин «разумный агент», сразу же представил себе хорошо образованного шпиона с высоким IQ? Нет? В любом случае, в контексте области ИИ «агент» — это независимая программа или сущность, которая взаимодействует со своей средой, воспринимая ее через датчики, а затем действуя через исполнительные механизмы или эффекторы.

Агенты используют свои исполнительные механизмы для прохождения цикла восприятия, мысли и действия. Примеры агентов в общих чертах включают в себя:

• Программное обеспечение: этот агент имеет содержимое файлов, нажатия клавиш и полученные сетевые пакеты, которые действуют как сенсорные входные данные, а затем действуют на эти входные данные, отображая выходные данные на экране.
• Человек: Да, мы все агенты. У людей есть глаза, уши и другие органы, которые действуют как датчики, а руки, ноги, рот и другие части тела действуют как приводы.
• Робототехника: Роботизированные агенты оснащены камерами и инфракрасными дальномерами, которые действуют как датчики, а различные сервоприводы и двигатели выполняют роль приводов.

Интеллектуальные агенты в ИИ — это автономные объекты, которые воздействуют на окружающую среду с помощью датчиков и исполнительных механизмов для достижения своих целей. Кроме того, интеллектуальные агенты могут учиться у окружающей среды для достижения этих целей. Беспилотные автомобили и виртуальный помощник Siri — примеры интеллектуальных агентов в области искусственного интеллекта.

Вот основные четыре правила, которых должны придерживаться все ИИ-агенты:

• Правило 1: Агент ИИ должен иметь возможность воспринимать окружающую среду.
• Правило 2: Наблюдения за окружающей средой должны использоваться для принятия решений.
• Правило 3: Решения должны привести к действию.
• Правило 4: Действия, предпринимаемые агентом ИИ, должны быть рациональными. Рациональные действия — это действия, которые максимизируют производительность и дают наилучший положительный результат.

Функции агента искусственного интеллекта

Агенты искусственного интеллекта непрерывно выполняют следующие функции:

• Восприятие динамических условий в окружающей среде
• Действия, влияющие на условия окружающей среды
• Использование рассуждений для интерпретации восприятий
• Решение проблем
• Делаем выводы
• Определение действий и их результатов

Количество и типы агентов в искусственном интеллекте

В искусственном интеллекте используются пять различных типов интеллектуальных агентов. Они определяются диапазоном возможностей и уровнем интеллекта:

• Рефлекторные агенты: эти агенты работают здесь и сейчас и игнорируют прошлое. Они реагируют, используя правило «событие-условие-действие». Правило ECA применяется, когда пользователь инициирует событие, а Агент обращается к списку заранее установленных условий и правил, что приводит к заранее запрограммированным результатам.
• Агенты, основанные на моделях: эти агенты выбирают свои действия, как это делают рефлекторные агенты, но у них более полное представление об окружающей среде. Модель среды программируется во внутреннюю систему и включается в историю Агента.
• Агенты, основанные на целях: эти агенты основываются на информации, которую хранит агент на основе модели, дополняя ее информацией о целях или данными о желаемых результатах и ​​ситуациях.
• Агенты, основанные на полезности: они сравнимы с агентами, основанными на цели, за исключением того, что они предлагают дополнительное измерение полезности. Это измерение оценивает каждый возможный сценарий на основе желаемого результата и выбирает действие, которое максимизирует результат. Примеры критериев рейтинга включают такие переменные, как вероятность успеха или количество необходимых ресурсов.
• Обучающиеся агенты. Эти агенты используют дополнительный элемент обучения, чтобы постепенно совершенствоваться и со временем становиться более осведомленными об окружающей среде. Элемент обучения использует обратную связь, чтобы решить, как следует постепенно изменять элементы производительности, чтобы добиться улучшения.

Структура агентов в искусственном интеллекте

Агенты искусственного интеллекта следуют этой простой структурной формуле:

Архитектура + Агентская программа = Агент

Это термины, наиболее связанные со структурой агента:

• Архитектура: это механизм или платформа, на которой работает агент.
• Функция агента: Функция агента отображает предписание на действие, представленное следующей формулой: f:P* – A
• Программа агента: Программа агента представляет собой реализацию функции агента. Программа-агент создает функцию f, выполняя ее на физической архитектуре.

Многие ИИ-агенты используют в своей структуре модель PEAS. PEAS — это аббревиатура от слов Performance Measure, Environment, Actuators и Sensors. Например, возьмите пылесос.

• Производительность: Чистота и эффективность
• Окружающая среда: ковер, паркетный пол, гостиная.
• Исполнительный механизм: щетки, колеса, вакуумный мешок.
• Датчики: датчик обнаружения грязи, датчик удара.

Вот диаграмма, иллюстрирующая структуру агента, основанного на полезности, любезно предоставленная Researchgate.net.

Из чего состоят агенты искусственного интеллекта?

Агенты в искусственном интеллекте обладают следующими свойствами:

• Окружение
• Автономный
• Гибкость
• Реактивный
• Проактивность
• Использование правил ответа

Теперь давайте обсудим это подробно.

Среда

Агент находится в данной среде.

Автономный

Агент может работать без прямого вмешательства человека или других программных методов. Он контролирует свою деятельность и внутреннюю среду. Агент самостоятельно, какие шаги он предпримет в своем текущем состоянии для достижения наилучших улучшений. Агент достигает автономии, если его эффективность измеряется его опытом в контексте обучения и адаптации.

Гибкость

• Реактивность: агенты должны распознавать свое окружение и реагировать на изменения внутри него.
• Проактивность: агенты должны не только действовать в ответ на происходящее вокруг, но также иметь возможность проявлять инициативу, когда это необходимо, и добиваться оппортунистических, целенаправленных действий.
• Социальный: агенты должны работать с людьми или другими агентами, не являющимися людьми.

Реактивный

• Реактивные системы поддерживают постоянное взаимодействие с окружающей средой, реагируя на ее изменения.
• Можно гарантировать среду программы, не беспокоясь о ее успехе или неудаче.
• Большинство сред динамичны, а это означает, что все постоянно меняется, а информация неполна.
• Программы должны предусматривать возможность неудачи.

Проактивность

Берите на себя инициативу, ставьте цели и пытайтесь их достичь.

Использование правил ответа

Целью агента является направленное поведение, позволяющее ему делать что-то за пользователя.

• Мобильность: агент должен иметь возможность действовать в системе.

• Достоверность: если информация агента ложна, он не будет сообщать ее.

• Доброжелательность: у агентов нет противоречивых или противоречивых целей. Поэтому каждый Агент всегда будет стараться сделать то, что его просят.

• Рациональность: агент будет действовать для достижения своих целей, а не действовать таким образом, чтобы противодействовать им или блокировать их.

• Обучение: Агент должен иметь возможность учиться.

Как улучшить производительность интеллектуальных агентов

Решая вопрос о том, как улучшить производительность интеллектуального агента, все, что нам нужно сделать, это спросить себя: «Как нам улучшить нашу производительность при выполнении задачи?» Ответ, конечно, прост. Мы выполняем задачу, запоминаем результаты, затем корректируем, исходя из воспоминаний о предыдущих попытках.

Агенты искусственного интеллекта совершенствуются таким же образом. Агент становится лучше, сохраняя свои предыдущие попытки и состояния и обучаясь тому, как лучше реагировать в следующий раз. Здесь встречаются машинное обучение и искусственный интеллект.

Все об агентах решения проблем в искусственном интеллекте

Агенты, решающие проблемы в искусственном интеллекте, используют несколько алгоритмов и анализов для разработки решений. Они есть:

• Алгоритмы поиска. Методы поиска считаются универсальными методами решения проблем. Агенты, решающие проблемы, или рациональные агенты, используют эти алгоритмы и стратегии для решения проблем и получения наилучших результатов.

Алгоритмы неинформированного поиска. Неинформированный поиск, также называемый слепым поиском, не требует знания предметной области и вместо этого работает методом грубой силы.

Алгоритмы информированного поиска: также известные как эвристический поиск. При информированном поиске используются знания предметной области для поиска стратегий поиска, необходимых для решения проблемы.

• Алгоритмы восхождения на холм. Алгоритмы восхождения на холм — это алгоритмы локального поиска, которые непрерывно движутся вверх, увеличивая свое значение или высоту, пока не найдут лучшее решение проблемы или вершину горы.

Алгоритмы восхождения на холм отлично подходят для оптимизации решения математических задач. Этот алгоритм также известен как «жадный локальный поиск», поскольку он проверяет только своего хорошего непосредственного соседа.

• Анализ средств и целей. Анализ средств и целей — это метод решения проблем, используемый для ограничения поиска в программах искусственного интеллекта, сочетающий методы прямого и обратного поиска.

Анализ средств и целей оценивает различия между начальным и конечным состоянием, а затем выбирает лучшие операторы, которые можно использовать для каждого различия. Затем анализ применяет операторы к каждому совпадению различий, уменьшая разницу текущего и целевого состояний.

Выберите правильную программу

Улучшите свою карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью комплексных курсов Simplilearn. Получите навыки и знания, которые помогут преобразовать отрасли и раскрыть свой истинный потенциал. Зарегистрируйтесь сейчас и откройте безграничные возможности!

Можете ли вы представить себе карьеру в области искусственного интеллекта?

Как вы можете сделать вывод из того, что мы рассмотрели, область искусственного интеллекта сложна и запутана. Однако за искусственным интеллектом будущее, и он проникает во все сферы нашей жизни. Если вы хотите присоединиться к революции искусственного интеллекта и продолжить карьеру в этой области, в Simplilearn есть все, что вам нужно.

Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обучения, созданная и реализуемая в партнерстве с Калифорнийским технологическим институтом CTME и IBM, поможет вам освоить жизненно важные концепции искусственного интеллекта, такие как наука о данных с помощью Python, машинное обучение, глубокое обучение и программирование на естественном языке (НЛП). . Кроме того, курс предлагает эксклюзивные хакатоны и сессии «Спроси меня о чем угодно», проводимые IBM. Прежде чем вы это заметите, живые занятия, практические занятия и практические проекты обеспечат вам сертификацию ИИ, готовую к работе.

Стеклянная дверь говорит, что инженеры по искусственному интеллекту в США могут зарабатывать в среднем 119 316 долларов в год. Однако аналогичная позиция в Индия составляет в среднем 986 682 фунта стерлингов в год.

Ознакомьтесь с Simplilearn сегодня и начните новую захватывающую карьеру в области искусственного интеллекта!

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое интеллектуальные агенты в искусственном интеллекте?

Интеллектуальные агенты в ИИ — это автономные сущности, которые воспринимают окружающую среду и принимают решения для достижения конкретных целей.

2. Какой вклад интеллектуальные агенты вносят в искусственный интеллект?

Интеллектуальные агенты улучшают ИИ, автономно обрабатывая информацию и выполняя действия для достижения поставленных целей.

3. Каковы примеры интеллектуальных агентов в ИИ?

Примеры включают системы рекомендаций, беспилотные автомобили и голосовые помощники, такие как Siri или Alexa.

4. Как интеллектуальные агенты воспринимают окружающую среду?

Интеллектуальные агенты используют датчики для восприятия окружающей среды и сбора данных для принятия решений.

5. Какую роль интеллектуальные агенты играют в машинном обучении?

В машинном обучении интеллектуальные агенты могут учиться и улучшать свою производительность без явного программирования.

6. Являются ли интеллектуальные агенты тем же, что и роботы с искусственным интеллектом?

Не все интеллектуальные агенты являются роботами, но всех роботов с искусственным интеллектом можно считать интеллектуальными агентами.

7. Каково будущее интеллектуальных агентов в сфере искусственного интеллекта?

Будущее интеллектуальных агентов многообещающее, с потенциальными достижениями в области автоматизации, принятия решений и решения проблем.

8. Как интеллектуальные агенты влияют на повседневную жизнь?

Интеллектуальные агенты влияют на нашу жизнь, предоставляя персонализированные рекомендации, автоматизируя задачи и улучшая взаимодействие с пользователем.

9. Как интеллектуальные агенты принимают решения в области ИИ?

Интеллектуальные агенты принимают решения на основе своего восприятия окружающей среды и заранее определенных целей.

10. Может ли кто-нибудь использовать интеллектуальных агентов в ИИ?

Да, любой, у кого есть правильные инструменты и понимание, может использовать интеллектуальных агентов в ИИ.